模式分类中的特征融合方法

发布时间：2019-07-12 19:35

【摘要】：特征融合方法是模式识别领域的一种重要方法.计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题,仍然存在很多挑战.特征融合方法能够综合利用多种图像特征,实现多特征的优势互补,获得更加鲁棒和准确的识别结果.笔者基于信息融合理论分析了特征融合方法的原理,介绍了特征融合方法的研究现状,讨论了特征融合与3类主流基础理论相结合的方法,其中基于贝叶斯理论的特征融合算法可以实现多特征的融合决策,基于稀疏表示理论的特征融合算法能够得到多特征的联合稀疏表示,基于深度学习理论的特征融合算法能够强化深度神经网络模型的特征学习过程.
[Abstract]:Feature fusion is an important method in the field of pattern recognition. As a special pattern classification problem, image recognition in the field of computer vision still has many challenges. The feature fusion method can make comprehensive use of a variety of image features to achieve the complementary advantages of multiple features, and obtain more robust and accurate recognition results. Based on the theory of information fusion, this paper analyzes the principle of feature fusion method, introduces the research status of feature fusion method, and discusses the method of combining feature fusion with three kinds of mainstream basic theories. The feature fusion algorithm based on Bayesian theory can realize multi-feature fusion decision, and the feature fusion algorithm based on sparse representation theory can obtain joint sparse representation of multiple features. The feature fusion algorithm based on depth learning theory can strengthen the feature learning process of deep neural network model.
【作者单位】： 北京交通大学信息科学研究所;北京交通大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61370127,61473031,61472030) 新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-13-0659) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2014JBZ004) 北京高等学校青年英才计划项目(YETP0583)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2513935